CN104849234A - 基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分含量的测定方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分含量的测定方法，具体步骤如下：a选择适当的测定条件，测定校正集、验证集样本光谱；b用导数法、多元散射校正、标准归一化和平滑滤波对原始光谱信息进行预处理；c采用偏最小二乘法对校正集的近红外光谱及其对应样品含量的真实值之间的函数关系建立校正模型；d校正模型的验证；e扫描未知光谱，通过模型计算，即得到其测定值。本发明的优点是：本发明是在分析不同含量吡虫啉原药的近红外光谱的基础上，建立的一种基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分含量的快速检测方法，该方法可以快速进行定量测定，效率高、操作简便、成本低且对环境不造成污染。
Description
技术领域
本发明涉及吡虫啉原药质量检测，特别是一种基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分含量的检测方法。
背景技术
目前，吡虫啉原药主成分的定量分析主要采用色谱法(包括气相色谱和液相色谱法)，但是该方法前处理过程复杂，费时长，而且仅限于实验室分析，不能进行现场快速分析，对于大批量的检测和现场检测都是相当困难的。
近年来近红外光谱分析法的快速发展，给批量检测和现场快速分析带来了新希望。近红外(Near Infrared，NIR)光是指介于可见区与中红外区之间的电磁波，其波长范围约为0.8～2.5微米，波数范围约为12500～4000cm。采用近红外光分析法，不仅制样简单，如不必对样品添加试剂、不必破坏样品，而且能够实现现场快速分析、实时在线测量的技术效果，因此，近红外光谱分析法是目前解决吡虫啉原药主成分现场快速检测的理想技术方案。
近红外光谱分析的工作原理是：如果样品的组成相同，则其近红外光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系，那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能得到待测样品的成分组成。采用化学计量学方法对吡虫啉样品的积分球漫反射近红外光谱和对应的含量值进行关联研究，可以确定这两者之间的定量关系，建立校正模型，在光谱处理上采用MSC的预处理方法，假定所有样品在各波长点具有相同的散射系数；认为每条光谱都应该与“理想”光谱成线性关系。再根据每条光谱与平均光谱的线性关系用最小二乘法进行拟合:Xi＝ai+bXi+ei，再对其进行主成分分析，消除无用信息，确定最佳因子数建立模型。测定未知样品时，只需测定光谱数据，根据校正模型就可以确定吡虫啉样品的主成分含量信息。
发明内容
本发明是针对现有分析技术存在的问题，提供一种新的检测吡虫啉农药产品的含量的分析方法，即基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分的检测方法，该检测方法无需对样品进行处理，利用积分球漫反射直接扫描未知样品光谱，便可以得到吡虫啉样品的主成分含量，实现无损、快速、准确的分析，对大批量在线或者现场快速检测有十分重要的实际意义。
本发明的技术方案是：一种基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分含量的测定方法，包括以下步骤：
(a)选择适当的测定条件，测定校正集、验证集样本光谱：根据样品的性质，选取积分球模块测定，将不同含量吡虫啉样品进行近红外光谱扫描，光谱扫描范围为4000-12500cm-1，扫描次数为4的整数倍次，每个吡虫啉样品重复测量3次，取其平均光谱作为吡虫啉样品近红外光谱。同时以国标GB 28126-2011中规定的标准方法来进行化学成分测定，测出每个吡虫啉样品含量的真实值，根据样品数和样品分布来确定校正集和验证集；
(b)近红外光谱的预处理：对原始光谱信息依次选用一阶导数、多元散射校正和卷积平滑方式对光谱进行预处理；
(c)校正模型的建立：采用偏最小二乘法对校正集的近红外光谱及其对应吡虫啉主成分含量的真实值之间的函数关系建立校正模型；
(d)校正模型的验证：采取外部验证，验证符合程度不大于经典方法再现性的1.5倍，验证样品符合数应大于验证总样品数的90％；
(e)扫描未知光谱，通过模型计算，即得到其测定值：按照步骤a和b所述操作方法，将待测吡虫啉样品经近红外光谱扫描后，通过计算，即得到吡虫啉主成分含量。
本发明的优点是：本发明是在分析不同含量吡虫啉的近红外光谱的基础上，建立的一种基于近红外光谱分析吡虫啉主成分含量的快速检测方法，该方法能够快速进行样品成分的定量测定，效率高、操作简便、成本低且对环境不造成污染。
附图说明
图1是吡虫啉原始样品光谱图；
图2是吡虫啉样品一阶导数+多元散射校正+卷积平滑光谱图；
图3是吡虫啉主成分含量预测值与真实值相关性；
图4是LC与近红外光测试数据对比；
具体实施方式
以下举例具体实施方式对本发明作进一步阐述，需要说明的是所举实施方式仅是为了更加清楚地说明本发明技术，而并非是对本发明技术的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或更改。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等均包含在本发明的保护范围之中。
一种基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分的含量测定方法，步骤如下：
(a)选择适当的测定条件，测定校正集、验证集样本光谱：根据样品的性质，选取积分球模块测定，将不同含量的吡虫啉样品60个进行近红外光谱扫描，光谱扫描范围为4000-12500cm-1，扫描64次，得到如图1所示的吡虫啉样品原始光谱图。每个吡虫啉样品重复测量3次，取其平均光谱作为吡虫啉样品近红外光谱，同时以国标GB 28126-2011中规定的称取含吡虫啉0.1g的试样(精确至0.0002g)，置于100mL容量瓶中，加适量甲醇溶解，在超声波浴槽中振荡5min，恢复至室温，定容，摇匀；用移液管移取上述溶液5mL于50mL容量瓶中，用流动性稀释至刻度，摇匀。在上述操作条件下，待仪器基线稳定后，连续注入数针标样溶液，直至相邻两针吡虫啉峰面积相对变化小于1.2％后，按照标样溶液、试样溶液、试样溶液、标样溶液的顺序进行测定。两次平行测定结果之差应不大于1.2％，取其算术平均值作为测定结果。将上述测定值作为模型的基础数据，确定校正集和验证集。
(b)近红外光谱的预处理：对原始光谱信息依次选用一阶导数、多元散射校正和卷积平滑的方式对光谱进行预处理；得到如图2所示的吡虫啉样品的预处理光谱图。
(c)校正模型的建立：采用偏最小二乘法对校正集的近红外光谱及其对应吡虫啉样品含量的真实值之间的函数关系建立校正模型；
(d)校正模型的验证：用预处理后的光谱(图2)，进行模型建立，确定主因数子为6，相关系数达到0.9797，校正集的标准偏差为0.321，预测集的标准偏差为0.376。采取外部验证，验证符合程度不大于经典方法再现性的1.5倍，验证样品符合数应大于验证总样品数的90％。图4表明：这一模型预测吡虫啉主成分含量的误差可以控制在±0.50％之内。模型在使用过程中会随样品工艺的变化而改变。因此，可以通过模型的更新来提高其稳定性和兼容性。
(e)扫描未知光谱，通过模型计算，即得到其测定值：按照步骤a和b所述操作方法，将待测吡虫啉样品经近红外光谱扫描后，通过计算，即得到吡虫啉主成分含量。
Claims (3)
1.一种基于近红外光谱分析吡虫啉原药主成分含量的测定方法，包括以下步骤：
(a)根据样品的性质，选取积分球模块测定，将不同含量吡虫啉样品进行近红外光谱扫描，每个吡虫啉样品重复测量3次，取其平均光谱作为样品近红外光谱，同时以国标GB28126-2011中规定的标准方法来进行化学成分测定，测出每个吡虫啉样品含量的真实值，根据样品数和样品分布确定校正集和验证集；
(b)对原始光谱信息依次选用一阶导数、多元散射校正和卷积平滑方式对光谱进行预处理；
(c)采用偏最小二乘法对校正集的近红外光谱及其对应吡虫啉样品含量的真实值之间的函数关系建立校正模型；
(d)采取外部验证法校正模型的正确性，验证样品符合数应大于验证总样品数的90％；
(e)按照步骤a和b所述操作方法，将待测吡虫啉样品经近红外光谱扫描后，通过计算，测定吡虫啉原药的成分含量。
2.根据权利要求1所述的测定方法,其特征在于步骤a中,近红外光谱扫描范围为4000-12500cm-1。
3.根据权利要求1所述的测定方法,其特征在于步骤a中,光谱扫描次数为4的整数倍次。
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